带二次约束的容积卡尔曼目标跟踪算法

发布时间：2018-08-19 14:47

【摘要】：为了提高对带约束目标的跟踪精度,提出了一种带二次约束的容积卡尔曼目标跟踪算法。使用容积卡尔曼滤波得到当前时刻后验估计,通过将系统二次约束作为测量方程引入系统,对后验估计进行修正,最后采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明,相对于传统的约束卡尔曼滤波算法,在同等条件下,该算法提高了目标跟踪精度,并且稳定性更强。
[Abstract]:In order to improve the tracking accuracy of constrained targets, a volumetric Kalman target tracking algorithm with quadratic constraints is proposed. The volume Kalman filter is used to obtain the posteriori estimation at present time. The quadratic constraint of the system is introduced into the system as the measurement equation to modify the posteriori estimation. Finally, the performance of the algorithm is tested by simulation experiments. The experimental results show that compared with the traditional constrained Kalman filtering algorithm, the proposed algorithm improves the tracking accuracy and is more stable under the same conditions.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(No.BY2013015-33,No.BY2014024,No.BY2014023-362014,No.BY2014023-25)
【分类号】：TN713

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本文编号：2191977